在spark3.0.0中如何使用tranform？

在Spark 3.0.0中，使用transform方法可以对DataFrame进行转换操作。transform方法接受一个函数作为参数，该函数将DataFrame的每一行作为输入，并返回一个新的DataFrame。

使用transform方法的步骤如下：

1. 导入必要的类和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 创建一个示例DataFrame：

data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

1. 定义一个转换函数：

def add_prefix(name):
    return "Mr. " + name

1. 使用transform方法进行转换：

transformed_df = df.transform(lambda df: df.withColumn("PrefixedName", add_prefix(col("Name"))))

在上述代码中，transform方法接受一个lambda函数作为参数，该函数将DataFrame作为输入，并使用withColumn方法在DataFrame中添加一个新的列"PrefixedName"，该列的值是通过调用add_prefix函数对"Name"列的值进行转换得到的。

最后，transform方法返回一个新的DataFrametransformed_df，其中包含了添加了新列的结果。